《人工智能導論》教學大綱

一、課程基本信息*課程名稱：人工智能導論*課程代碼：[此處可填寫具體代碼]*學分/學時：[例如：3學分/48學時]*授課對象：計算機科學與技術、軟件工程、數據科學與大數據技術、人工智能等相關專業本科生*先修課程：高等數學、線性代數、概率論與數理統計、程序設計基礎（如Python或C++）*課程性質：專業基礎課/專業選修課*考核方式：平時成績（出勤、作業、實驗報告、課堂表現）+期末考試（或課程項目）二、課程目標本課程旨在向學生系統介紹人工智能的基本概念、核心原理、主要方法及其典型應用。通過本課程的學習，學生應能夠：1.知識與技能：*理解人工智能的定義、發展歷程、主要研究學派及未來發展趨勢。*掌握人工智能的基本原理和核心技術，包括搜索策略、知識表示與推理、機器學習等。*了解人工智能的主要應用領域，如自然語言處理、計算機視覺、智能機器人等。*初步具備運用人工智能方法解決簡單實際問題的能力，能夠使用相關工具或框架進行簡單的算法實現與實驗。2.過程與方法：*培養學生運用邏輯思維和抽象思維分析問題、解決問題的能力。*引導學生關注人工智能領域的前沿動態和研究熱點，培養其科學探究精神和創新意識。*提升學生的自主學習能力和團隊協作能力（如通過課程項目）。3.情感態度與價值觀：*激發學生對人工智能領域的學習興趣和熱情。*培養學生嚴謹的科學態度和實事求是的工作作風。*引導學生思考人工智能技術帶來的倫理、社會影響及相關責任。三、教學內容與學時分配序號教學單元主要內容學時教學方式:---:-------------------:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------:---:-----------2搜索與問題求解問題求解與問題形式化；盲目搜索（廣度優先、深度優先、等代價搜索）；啟發式搜索（A*算法）；博弈論初步（極大極小值算法、α-β剪枝）。8講授+案例分析3知識表示與推理知識的概念與類型；邏輯表示法（命題邏輯、謂詞邏輯）；產生式表示法；框架表示法與語義網絡；確定性推理（自然演繹、歸結演繹）；不確定性推理初步（概率方法、主觀貝葉斯方法簡介）。10講授+練習4機器學習基礎機器學習的定義與分類；監督學習（線性回歸、邏輯回歸、決策樹、支持向量機簡介）；無監督學習（聚類、降維簡介）；模型評估與選擇；過擬合與正則化。12講授+實驗5神經網絡與深度學習入門人工神經網絡基本原理（感知器、多層前饋網絡、反向傳播算法）；深度學習概念與典型模型簡介（CNN、RNN簡介）；深度學習應用場景。6講授+案例**總計****48***(注：實驗學時可根據實際情況融入各教學單元或單獨設置)*四、教學方法與手段1.課堂講授：以PPT為主，結合板書，系統講解核心概念、原理和方法。2.案例分析：引入人工智能在各領域的典型應用案例，加深學生對理論知識的理解。3.實驗實踐：設置若干小型實驗或編程練習，如實現簡單搜索算法、使用開源框架完成基礎機器學習任務，培養學生動手能力。4.課堂討論與互動：針對關鍵問題組織討論，鼓勵學生積極思考和表達。5.課外閱讀與文獻分享：推薦相關論文、技術博客或行業報告，拓展學生視野。五、考核方式與標準1.平時成績（50%）：*出勤與課堂表現（10%）：按時出勤，積極參與課堂討論。*作業與實驗報告（30%）：按時獨立完成作業，實驗報告規范、結果分析合理。*課程項目（若有，10%）：項目選題、方案設計、實現過程、成果展示與答辯。2.期末考試（50%）：*形式：閉卷筆試或開卷/半開卷考試，或課程項目綜合評估。*內容：主要考察學生對人工智能基本概念、原理、方法的理解和掌握程度，以及運用所學知識分析和解決簡單問題的能力。六、推薦教材與參考資料1.推薦教材：*[國內經典教材1，如《人工智能導論》（第三版），王萬良，高等教育出版社]*[國外經典教材1，如《ArtificialIntelligence:AModernApproach》(4thEdition),StuartRussellandPeterNorvig,Pearson.]2